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# Roboflow Annotate
Roboflow Annotate는 이미지를 주석할 수 있는 빠르고 견고한 인터페이스를 제공합니다.
bounding boxes와 polygons를 사용해 이미지를 주석할 수 있습니다.
### 주석 방법
이미지를 다음 방식으로 주석할 수 있습니다:
* 수동으로 bounding boxes/polygons/ 그리기
* 사용 [AI Labeling](/roboflow/roboflow-ko/annotate/ai-labeling.md)
### Bounding Boxes vs. Polygons vs. Masks
bounding boxes와 polygons 중에서 선택해 그릴 수 있으니, 이 두 주석 유형의 차이가 무엇인지 궁금할 수 있습니다.
bounding boxes -- 이미지에서 관심 객체 주위를 그린 박스 -- 는 polygons보다 그리기 쉬워 주석 시간이 덜 듭니다. 반면 polygons는 더 정밀하며, 성능이 약간 향상될 수 있습니다.
segmentation 작업에서는 모델이 이미지에서 특정 항목을 정밀하게 분할하도록 훈련시키는 것이므로 polygons 또는 masks를 사용해야 합니다. Masks는 픽셀 단위로 정확한 제어가 필요할 때 복잡한 경계에 대해 가장 높은 충실도를 제공합니다.
Roboflow 문서의 이 섹션에서는 위의 각 방법을 사용해 이미지를 주석하는 방법을 보여줍니다.
### 프로젝트 유형 및 주석
서로 다른 모델 유형은 특정 주석 형식을 필요로 합니다. 아래 표는 각 프로젝트 유형과 호환되는 주석을 보여줍니다. 가능할 때 Roboflow는 주석을 필요한 형식으로 자동 변환합니다(예: object detection을 위해 polygons를 bounding boxes로).
| 프로젝트 유형 | 지원되는 주석 |
| ------- | ----------------------------- |
| 객체 감지 | Bounding Box, Polygon, Mask\* |
| 인스턴스 분할 | Polygon, Mask |
| 시맨틱 분할 | Polygon, Mask |
| 키포인트 감지 | Keypoints (skeleton) |
| 분류 | 없음(이미지 수준 레이블만) |
*\*Polygons와 masks는 자동으로 bounding boxes로 변환됩니다.*\
**주요 차이점**
* Instance vs Semantic Segmentation: Instance는 개별 객체를 구분하고; Semantic은 같은 class의 모든 객체를 하나의 엔터티로 취급합니다.
* Single vs Multi-Label Classification: Single은 이미지당 하나의 class를 할당하고; Multi-Label은 이미지당 여러 class를 허용합니다.
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
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```
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`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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